Empirical control strategy for learning industrial robot

Današnji sistemi industrijskog robota intenzivno uključuju spoljašnje senzore kao što su kamere koje se koriste za identifikaciju objekata u radnom okruženju industrijskog robota. Uključivanjem spoljašnjih senzora-kamera problem upravljanja industrijskim robotom koji uči postaje značajno izražen. Korišćenjem empirijske upravljačke strategije, bazirane na sistemu veštačkih neuronskih mreža, industrijski robot koji uči može da ostvari adaptivno ponašanje u pogledu fleksibilnog prilagođavanja promenama u radnom okruženju. Pored prirodnih sistema koji mogu da uče na bazi iskustva, za veštačke sisteme se u dužem periodu govorilo da to nisu u stanju da ostvare. Ovaj rad ima za cilj da pokaže da je moguće ostvariti empirijsku upravljačku strategiju za industrijski robot koji uči, korišćenjem kamere i sistema veštačkih neuronskih mreža. Rezultati dobijeni korišćenjem sistema neuronskih mreža pokazali su da hvatač robota može da dođe u zahtevani položaj u odnosu na objekat hvatanja, čak i u slučaju kada je taj položaj različit od naučenih primera.Today's industrial robot systems intensively include external sensors like cameras used for identification of objects in the working environment of industrial robot. Including cameras in the system of an industrial robot, the control problem of such learning industrial robot is set. Using empirical control strategy based on application of artificial neural networks system the learning industrial robot can realize adaptive behavior in the sense of flexible adjustment to changes in the working environment. Unlike natural systems which could learn on the basis of experience, artificial systems are thought to be unable to do so for a long time. However, the concept of empirical control realizes the ability of machine learning on the basis of experience. This paper aims to show that it is possible to realize the empirical control strategy for learning industrial robot using camera and system of artificial neural networks. Results obtained by the system of neural nets have shown that the robot can move the end-effector to the desired location of the object, even in the case where the location differs slightly from the learned patterns

Empirical control strategy for learning industrial robot

Današnji sistemi industrijskog robota intenzivno uključuju spoljašnje senzore kao što su kamere koje se koriste za identifikaciju objekata u radnom okruženju industrijskog robota. Uključivanjem spoljašnjih senzora-kamera problem upravljanja industrijskim robotom koji uči postaje značajno izražen. Korišćenjem empirijske upravljačke strategije, bazirane na sistemu veštačkih neuronskih mreža, industrijski robot koji uči može da ostvari adaptivno ponašanje u pogledu fleksibilnog prilagođavanja promenama u radnom okruženju. Pored prirodnih sistema koji mogu da uče na bazi iskustva, za veštačke sisteme se u dužem periodu govorilo da to nisu u stanju da ostvare. Ovaj rad ima za cilj da pokaže da je moguće ostvariti empirijsku upravljačku strategiju za industrijski robot koji uči, korišćenjem kamere i sistema veštačkih neuronskih mreža. Rezultati dobijeni korišćenjem sistema neuronskih mreža pokazali su da hvatač robota može da dođe u zahtevani položaj u odnosu na objekat hvatanja, čak i u slučaju kada je taj položaj različit od naučenih primera.Today's industrial robot systems intensively include external sensors like cameras used for identification of objects in the working environment of industrial robot. Including cameras in the system of an industrial robot, the control problem of such learning industrial robot is set. Using empirical control strategy based on application of artificial neural networks system the learning industrial robot can realize adaptive behavior in the sense of flexible adjustment to changes in the working environment. Unlike natural systems which could learn on the basis of experience, artificial systems are thought to be unable to do so for a long time. However, the concept of empirical control realizes the ability of machine learning on the basis of experience. This paper aims to show that it is possible to realize the empirical control strategy for learning industrial robot using camera and system of artificial neural networks. Results obtained by the system of neural nets have shown that the robot can move the end-effector to the desired location of the object, even in the case where the location differs slightly from the learned patterns

Machine-part family formation by using ART-1 Simulator and FLEXY

Tehnološki sistemi bazirani na konceptu grupne tehnologije imaju prednosti pre svega u domenu fleksibilnosti. U radu je, uvođenjem nove tehnike klasterovanja, analiziran odnos familije mašine-delovi unutar tehnološkog sistema i relevantnih tehnoloških procesa, s obzirom na tehnološku sličnost delova koji čine familiju. Takav tehnološki sistem se organizuje u grupe mašina, formirajući ćelije, uz obezbeđenu maksimalnu proizvodnost delova. Rad prezentira novu primenu ART-1 veštačke neuronske mreže u analizi tehnološke sličnosti i nudi modifikovan bazični pristup u cilju povećanja efikasnosti procedure klasifikovanja. Razvijeni softveri ART-1 Simulator i FLEXY su korišćeni u postupku formiranja familija, shodno reafirmisanom konceptu projektovanja grupne tehnologije.Group technology based manufacturing systems offer the advantages of flow production as well as the production flexibility of batch manufacturing. In this paper, by employing new clustering techniques, the part-machine spectrum of the manufacturing system and the relevant manufacturing process are analyzed according to design, similarity of machining and product flow. This leads to an organization of the production system into self-contained and self-regulating groups of machines called machine cells. Each machine cell undertakes a maximal production of a family of parts having similar manufacturing characteristics. This paper carried out the ART-1 neural network approach in the analysis of the manufacturing similarity, and modified the basic approach to increase the efficiency of the classification procedure. Developed program packages ART-1 Simulator and FLEXY are used to create part families and machine cells within the group technology design

Machine-part family formation by using ART-1 Simulator and FLEXY

Tehnološki sistemi bazirani na konceptu grupne tehnologije imaju prednosti pre svega u domenu fleksibilnosti. U radu je, uvođenjem nove tehnike klasterovanja, analiziran odnos familije mašine-delovi unutar tehnološkog sistema i relevantnih tehnoloških procesa, s obzirom na tehnološku sličnost delova koji čine familiju. Takav tehnološki sistem se organizuje u grupe mašina, formirajući ćelije, uz obezbeđenu maksimalnu proizvodnost delova. Rad prezentira novu primenu ART-1 veštačke neuronske mreže u analizi tehnološke sličnosti i nudi modifikovan bazični pristup u cilju povećanja efikasnosti procedure klasifikovanja. Razvijeni softveri ART-1 Simulator i FLEXY su korišćeni u postupku formiranja familija, shodno reafirmisanom konceptu projektovanja grupne tehnologije.Group technology based manufacturing systems offer the advantages of flow production as well as the production flexibility of batch manufacturing. In this paper, by employing new clustering techniques, the part-machine spectrum of the manufacturing system and the relevant manufacturing process are analyzed according to design, similarity of machining and product flow. This leads to an organization of the production system into self-contained and self-regulating groups of machines called machine cells. Each machine cell undertakes a maximal production of a family of parts having similar manufacturing characteristics. This paper carried out the ART-1 neural network approach in the analysis of the manufacturing similarity, and modified the basic approach to increase the efficiency of the classification procedure. Developed program packages ART-1 Simulator and FLEXY are used to create part families and machine cells within the group technology design

Fractal analysis of AFM images of worn-out contact lens inner surface

Interesovanje za tehnologiju površina biomaterijala podstaklo je istraživanje unutrašnje površine gas-propusnih kontaktnih sočiva, uz korišćenje skenirajućeg mikroskopa za snimanje. Topografski i fazni snimci su prikupljeni radi ispitivanja površinske hrapavosti i svojstava nakon produženog perioda nošenja kontaktnog sočiva. Analiza se zasniva na fraktalnom pristupu primenjenom u Matlab okruženju za analizu slike. Fraktalna dimenzija određena 'metodom nebodera', je korišćena za identifikaciju i dodatno pojašnjenje funkcionalnog ponašanja površine. Autori su želeli da istaknu da je vreme nošenja gas- propusnih sočiva komercijalna kategorija u pogledu učestalosti zamene sočiva i da samo značajne promene svojstava površine čine zamenu neophodnom.The interest in biomaterials surface technology has led to an investigation of rigid gas permeable contact lens inner surface using scanning probe microscopy for measurement. Topography and phase images were recorded in order to investigate surface roughness and properties after an extended period of contact lens wearing. Analysis is based on fractal approach incorporated with MatLab software for image processing. The fractal dimension, calculated by skyscrapers method, is used for surface identification and subsequently for surface behavior explanation. The authors' aim is to point out that time is merely a commercial category for rigid gas permeable contact lens replacement and that only significant changes in surface properties render such replacement necessary

Integration of process planning, scheduling, and mobile robot navigation based on triz and multi-agent methodology

U radu je predstavljena metodologija za razvoj softverske aplikacije za integraciju projektovanja tehnološkog procesa, terminiranja proizvodnje i navigacije mobilnog robota u tehnološkom okruženju. Predložena metodologija je bazirana na primeni teorije inventivnog rešavanja problema i multiagentske metodologije. Matrica kontradikcije i inventivni principi su se pokazali kao efektivan alat za otklanjanje kontradiktornosti u koncepcijskoj fazi razvoja softvera. Predložena multiagentska arhitektura sadrži šest agenata: agent za delove, agent za mašine, agent za optimizaciju, agent za planiranje putanje, agent za mašinsko učenje i agent mobilni robot. Svi agenti zajedno učestvuju u optimizaciji tehnološkog procesa, optimizaciji planova terminiranja, generisanju optimalnih putanja koje mobilni robot prati i klasifikaciji objekata u tehnološkom okruženju. Eksperimentalni rezultati pokazuju da se razvijeni softver može koristiti za predloženu integraciju, a sve u cilju poboljšanja performansi inteligentnih tehnoloških sistema.This paper presents methodology for development of software application for integration of process planning, scheduling, and the mobile robot navigation in manufacturing environment. Proposed methodology is based on the Russian Theory of Inventive Problem Solving (TRIZ) and multiagent system (MAS). Contradiction matrix and inventive principles are proved as effective TRIZ tool to solve contradictions during conceptual phase of software development. The proposed MAS architecture consists of six intelligent agents: job agent, machine agent, optimization agent, path planning agent, machine learning agent and mobile robot agent. All agents work together to perform process plans optimization, schedule plans optimization, optimal path that mobile robot follows and classification of objects in a manufacturing environment. Experimental results show that developed software can be used for proposed integration in order to improve performance of intelligent manufacturing systems

Empirical control system development for intelligent mobile robot based on the elements of the reinforcement machine learning and axiomatic design theory

Ovaj rad predstavlja istraživanje autora u domenu koncepcijskog projektovanja upravljačkog sistema koji može da uči na osnovu sopstvenog iskustva. Sposobnost adaptivnog ponašanja pri izvršavanju postavljenog zadatka u realnim, nepredvidivim uslovima, jedan je od ključnih zadataka svakog inteligentnog robotskog sistema. U funkciji rešavanja ovog problema, predlaže se pristup baziran na učenju, i to kombinovanjem empirijske upravljačke strategije, mašinskog učenja ojačavanjem i aksiomatske teorije projektovanja. Predloženi koncept koristi najbolje osobine pomenutih teorijskih pristupa u cilju ostvarivanja optimalne odluke mobilnog robota za trenutno stanje sistema. Empirijska upravljačka teorija se, u ovom radu, a priori koristi u utvrđivanju idejnog rešenja za rešavanje problema navigacije mobilnog robota. Učenje ojačavanjem realizuje mehanizme koji memorišu i ažuriraju odgovore okruženja, a u kombinaciji sa empirijskom upravljačkom teorijom određuje najbolju moguću odluku u skladu sa trenutnim okolnostima. Aksiomatska teorija projektovanja se koristi pri definisanju upravljačkog problema, kao i pri uspostavljanju koncepcijskog rešenja za dati zadatak, sa aspekta primene pomenutih pristupa. Deo predloženog algoritma empirijskog upravljanja realizovan je pomoću LEGO Mindstorms NXT mobilnog robota, tretirajući problem navigacije u nepoznatom okruženju. Ostvareni eksperimentalni rezultati nagoveštavaju dobru perspektivu za realizaciju efikasnog upravljanja baziranog na iskustvu, čiji dalji razvoj može da dovede do ostvarenja autonomnog ponašanja mobilnog robota pri izbegavanju prepreka u tehnološkom okruženju, što je i očekivani naučni cilj.This paper presents the authors' efforts to conceptual design of control system that can learn from its own experience. The ability of adaptive behaviour regarding the given task in real, unpredictable conditions is one of the main demands for every intelligent robotic system. To solve this problem, the authors suggest a learning approach that combines empirical control strategy, reinforcement learning and axiomatic design theory. The proposed concept uses best features of mentioned theoretical approaches to produce optimal action in the current state of the mobile robot. In this paper empirical control theory imparts the basis of conceptual solution for the navigation problem of mobile robot. Reinforcement learning enables the mechanisms that memorize and update environment responses, and combining with the empirical control theory determines best possible action according to the present circumstances. Axiomatic design theory accurately defines the problem and possible solution for the given task in terms of the elements defined by two previously mentioned approaches. Part of the proposed algorithm was implemented on the LEGO Mindstorms NXT mobile robot for the navigation task in an unknown manufacturing environment. Experimental results have shown good perspective for development of efficient and adaptable control system, which could lead to autonomous mobile robot behaviour

Empirical control system development for intelligent mobile robot based on the elements of the reinforcement machine learning and axiomatic design theory

Ovaj rad predstavlja istraživanje autora u domenu koncepcijskog projektovanja upravljačkog sistema koji može da uči na osnovu sopstvenog iskustva. Sposobnost adaptivnog ponašanja pri izvršavanju postavljenog zadatka u realnim, nepredvidivim uslovima, jedan je od ključnih zadataka svakog inteligentnog robotskog sistema. U funkciji rešavanja ovog problema, predlaže se pristup baziran na učenju, i to kombinovanjem empirijske upravljačke strategije, mašinskog učenja ojačavanjem i aksiomatske teorije projektovanja. Predloženi koncept koristi najbolje osobine pomenutih teorijskih pristupa u cilju ostvarivanja optimalne odluke mobilnog robota za trenutno stanje sistema. Empirijska upravljačka teorija se, u ovom radu, a priori koristi u utvrđivanju idejnog rešenja za rešavanje problema navigacije mobilnog robota. Učenje ojačavanjem realizuje mehanizme koji memorišu i ažuriraju odgovore okruženja, a u kombinaciji sa empirijskom upravljačkom teorijom određuje najbolju moguću odluku u skladu sa trenutnim okolnostima. Aksiomatska teorija projektovanja se koristi pri definisanju upravljačkog problema, kao i pri uspostavljanju koncepcijskog rešenja za dati zadatak, sa aspekta primene pomenutih pristupa. Deo predloženog algoritma empirijskog upravljanja realizovan je pomoću LEGO Mindstorms NXT mobilnog robota, tretirajući problem navigacije u nepoznatom okruženju. Ostvareni eksperimentalni rezultati nagoveštavaju dobru perspektivu za realizaciju efikasnog upravljanja baziranog na iskustvu, čiji dalji razvoj može da dovede do ostvarenja autonomnog ponašanja mobilnog robota pri izbegavanju prepreka u tehnološkom okruženju, što je i očekivani naučni cilj.This paper presents the authors' efforts to conceptual design of control system that can learn from its own experience. The ability of adaptive behaviour regarding the given task in real, unpredictable conditions is one of the main demands for every intelligent robotic system. To solve this problem, the authors suggest a learning approach that combines empirical control strategy, reinforcement learning and axiomatic design theory. The proposed concept uses best features of mentioned theoretical approaches to produce optimal action in the current state of the mobile robot. In this paper empirical control theory imparts the basis of conceptual solution for the navigation problem of mobile robot. Reinforcement learning enables the mechanisms that memorize and update environment responses, and combining with the empirical control theory determines best possible action according to the present circumstances. Axiomatic design theory accurately defines the problem and possible solution for the given task in terms of the elements defined by two previously mentioned approaches. Part of the proposed algorithm was implemented on the LEGO Mindstorms NXT mobile robot for the navigation task in an unknown manufacturing environment. Experimental results have shown good perspective for development of efficient and adaptable control system, which could lead to autonomous mobile robot behaviour

Fractal analysis of AFM images of worn-out contact lens inner surface

Interesovanje za tehnologiju površina biomaterijala podstaklo je istraživanje unutrašnje površine gas-propusnih kontaktnih sočiva, uz korišćenje skenirajućeg mikroskopa za snimanje. Topografski i fazni snimci su prikupljeni radi ispitivanja površinske hrapavosti i svojstava nakon produženog perioda nošenja kontaktnog sočiva. Analiza se zasniva na fraktalnom pristupu primenjenom u Matlab okruženju za analizu slike. Fraktalna dimenzija određena 'metodom nebodera', je korišćena za identifikaciju i dodatno pojašnjenje funkcionalnog ponašanja površine. Autori su želeli da istaknu da je vreme nošenja gas- propusnih sočiva komercijalna kategorija u pogledu učestalosti zamene sočiva i da samo značajne promene svojstava površine čine zamenu neophodnom.The interest in biomaterials surface technology has led to an investigation of rigid gas permeable contact lens inner surface using scanning probe microscopy for measurement. Topography and phase images were recorded in order to investigate surface roughness and properties after an extended period of contact lens wearing. Analysis is based on fractal approach incorporated with MatLab software for image processing. The fractal dimension, calculated by skyscrapers method, is used for surface identification and subsequently for surface behavior explanation. The authors' aim is to point out that time is merely a commercial category for rigid gas permeable contact lens replacement and that only significant changes in surface properties render such replacement necessary

Fractal analysis for biosurface comparison and behaviour prediction

Fraktalna dimenzija je korišćena u dosadašnjim istraživanjima autora, kao parametar hrapavosti profila obrađene površine brušene pločice od alatne keramike. U radu je za proračun fraktalne dimenzije obrađene površine primenjen 'metod nebodera'. Navedeni metod uslovljava snimanje površine mikroskopijom atomskim silama i analizu slike korišćenjem raspoloživih modula i razvijenih procedura u Matlab okruženju. Poređenjem vrednosti fraktalne dimenzije nošenog, ali i dalje upotrebljivog sa neupotrebljivim (pohabanim) sočivom potvrđena je ispravnost fraktalnog pristupa u komparaciji biopovršina i predikciji njihovog ponašanja u upotrebi.Fractal analysis was used in previous authors' researches for characterizations of grinded ceramics surface textures by surface profile fractal dimension. In this paper the 'skyscrapers' method was chosen for calculating fractal dimension of surface, using the image processing toolbox, as well as a custom-developed algorithm of Matlab environment. This method entails recording the surface as an image, by using a scanning probe microscope. In the given contact lens case, fractal dimension values confirm changes of the surface roughness during the cleaning and wearing processes. Examination of real surface roughness could provide comparison and functional behavior prediction